Детальная информация

Название: Оптимизация на основе улучшенного алгоритма Чёрной дыры: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Авторы: Шестакова Алина Юрьевна
Научный руководитель: Черноруцкий Игорь Георгиевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: методы оптимизации; метаэвристические алгоритмы; улучшенный алгоритм Чёрной дыры; глобальная оптимизация; optimization methods; metaheuristic algorithms; improved Black Hole algorithm; global optimization
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3051
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\19762

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Тема выпускной квалификационной работы: «Оптимизация на основе улучшенного алгоритма Чёрной дыры».          Данная работа посвящена исследованию эффективности метаэвристического алгоритма Чёрной дыры, предназначенного для решения проблемы глобальной оптимизации многомерных функционалов. В работе приведен сравнительный анализ известных алгоритмов глобальной оптимизации, описан подход к реализации исследуемого алгоритма. В ходе работы был реализован алгоритм Чёрной дыры, было проведено тестирование эффективности алгоритма на различных целевых функционалах, также проведен анализ полученных результатов, на основе которого были сформулированы преимущества и недостатки исследуемого алгоритма. В главе 1 приведен сравнительный анализ нескольких эвристических и метаэвристических алгоритмов оптимизации. Глава 2 посвящена реализации исследуемого алгоритма Чёрной дыры. Результаты тестирования эффективности алгоритма приведены в главе 3. В результате работы был реализован алгоритм Чёрной дыры и была исследована его эффективность для решения проблемы глобальной оптимизации.

The subject of the graduate qualification work is "Optimization based on an improved Black Hole algorithm". This thesis is devoted to the research of the effectiveness of a metaheuristic Black Hole algorithm designed to solve the problem of global optimization of multidimensional functionals. The paper presents a comparative analysis of the known algorithms of global optimization, describes an approach to the implementation of the algorithm.In the work, the Improved Black Hole algorithm was implemented, the efficiency of the algorithm was tested on various target functionals, and the analysis of the results obtained was also carried out, on the basis of which the advantages and disadvantages of the research algorithm were formulated. Chapter 1 provides a comparative analysis of several heuristic and meta-heuristic optimization algorithms. Chapter 2 is devoted to the implementation of the Black Hole algorithm. The results of testing the effectiveness of the algorithm are given in Chapter 3. As a result of the work, the Black Hole algorithm was implemented and its effectiveness for solving the problem of global optimization was investigated.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика